# OpenAI

已发布 2025-05-06

# 1. GPT-4o

多模态融合： 支持文本、图像、音频（甚至视频）输入，统一处理各类数据，适合实现实时对话和多模态交互。
低延时高响应： 语音输入响应时间低至 232 毫秒（平均约320毫秒），接近人类对话的即时性。
跨语言能力： 支持50多种语言，在非英语场景下的表现尤为优秀，同时采用新型 tokenizer 降低非拉丁文字 token 消耗。
成本与效率： 较之前版本（如 GPT‑4 Turbo）更快、费用更低，适合高频率实时交互的应用。

# 2. GPT-4o-mini

轻量化设计： 作为 GPT-4o 的小型、低成本版本，体积更小，运行速度快，降低了 API 使用成本。
高性价比： 每百万输入 token 费用仅约 15 美分，每百万输出 token 约 60 美分，适合大规模调用场景。
基本多模态支持： 虽体量减小，但仍保留基本的文本与图像输入能力，可应对多数常规任务。
上下文窗口： 依旧支持大上下文（如 128K tokens），适合处理长文档或复杂对话。

# 3. o1

专注深度推理： 设计侧重于复杂问题的分步推理、数学和编程任务，采用“先思考后回答”的策略，生成逻辑严密的回答。
准确性较高： 在科学、工程和逻辑推理等任务上具备较强表现，适合需要深度思考的专业领域任务。
计算资源消耗较大： 由于推理过程较复杂，响应速度和耗能相对较高，更适用于对结果准确性要求较高的场景。

# 4. o1-mini

轻量版 o1： 在 o1 的基础上进行精简优化，旨在降低计算成本和提高响应速度。
平衡性能与效率： 虽然在推理深度上略有折衷，但对大部分实际应用场景仍能提供足够的逻辑推理能力。
适合频繁调用： 为预算敏感的应用或需要高速推理响应的场合提供了一个较好选择。

# 5. o3

新一代推理模型： 在 o1 系列基础上进一步优化推理能力，目标是处理更复杂的多步逻辑问题和任务分解。
增强多步推理能力： 适合需要多阶段分析、复杂数学或编程任务，预计在未来能为科研和工业级应用带来更高性能。
当前仍处于测试/早期部署阶段： 部分 o3 模型可能尚未大规模公开使用，研发重点放在进一步提高准确性和稳定性。

# 6. GPT-4.5

对话与情感智能增强： 比 GPT‑4o 更注重自然语言对话的流畅性和情感识别，能捕捉对话中的细微语气变化，使回答更贴近人类交流。
广泛的知识覆盖： 拥有更大、更全的知识库，减少幻觉（不准确信息）的发生率，适合复杂内容生成、写作和创意任务。
成本较高： 作为目前最强的通用对话模型之一，训练和运行成本较高，适用于要求高质量输出且预算充足的场景。

# 7. GPT-4 Turbo

优化版本： 在 GPT-4 基础上升级，重点提升响应速度和降低使用成本，是实时应用和大规模部署的理想选择。
大上下文窗口： 支持长达 128K tokens 的上下文窗口，适用于长文档分析和复杂对话保持一致性。
经济高效： 在保持高质量生成的同时，大幅度降低了每百万 token 的费用，非常适合对成本敏感的商业应用。

# 8. GPT-4

旗舰大模型： 作为 2023 年推出的 GPT-4，具备强大的语言理解与生成能力，支持多任务、多模态操作（在 ChatGPT 中可接受图像输入）。
广泛应用： 在各类专业考试、编程、内容生成等任务中均表现出色，但在响应速度和成本上略逊于 Turbo 版本。
稳定与高质量： 适合对生成准确性和语言质量要求较高的场景，但单次调用成本和延迟相对较高。

# 9. GPT-3.5 Turbo

历史成就： 作为 GPT-3.5 的优化版本，以低成本、高速度著称，是 ChatGPT 免费和 Plus 用户最常用的模型之一。
实时对话优势： 响应迅速、适合日常聊天、简单内容生成以及代码补全等任务，虽然在复杂推理和深入分析方面能力不如 GPT-4 系列。
经济高效： 成本低廉，适合大批量实时交互，但在处理复杂任务时可能需要更高层次的模型支持。